[发明专利]一种人体动作识别方法有效
| 申请号： | 201910363482.X | 申请日： | 2019-04-30 |
| 公开（公告）号： | CN110097008B | 公开（公告）日： | 2021-02-19 |
| 发明（设计）人： | 杨剑宇;赵晓枫;朱晨 | 申请（专利权）人： | 苏州大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京金宏来专利代理事务所(特殊普通合伙) 11641 | 代理人： | 杜正国;陆华 |
| 地址： | 215131 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提出一种动作识别方法，包括正则化坐标系，对动作样本每一帧骨骼关节点的三维坐标进行标准化处理；设计二阶自循环神经网络，提取每一帧骨骼关节点坐标特征，得到每一帧的特征向量；从每种动作类型的训练样本中选择一个作为该动作类型的参考动作样本，将测试动作样本内的各帧与每个参考动作样本各帧进行匹配，建立时序对应关系；计算测试动作样本与每个参考动作样本的匹配代价，找出与测试动作样本有最小匹配代价的参考动作样本，该参考动作样本的动作类型即为测试动作样本的动作类型。本发明提取的特征维度较小，算法效率高，通过时间序列匹配，该方法对同类型动作在时间长度和时间形态上的差异有良好的适应性，提高了动作识别的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 人体 动作 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种人体动作识别方法，包括如下步骤：步骤一、正则化坐标系，并对动作样本每一帧骨骼关节点的三维坐标进行标准化处理；步骤二、设计一种二阶自循环神经网络对人体骨骼关节点的三维坐标数据进行特征提取，得到每一帧的特征向量；步骤三、从每种动作类型的训练样本中选择一个作为该类型的参考动作样本，将测试动作样本内的各帧与每个参考动作样本各帧进行匹配，建立时序对应关系；步骤四、计算测试动作样本与每个参考动作样本的匹配代价；步骤五、寻找与测试动作样本有最小匹配代价的参考动作样本，该参考动作样本的动作类型即为测试动作样本的动作类型。
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